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EUNIT电力负荷预测竞赛完整数据
欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据，里面包含了1997年、1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，要求预测1999年1月份的负荷数据。另外，给出了1997、1998年每年的节假日数据和每天的天气数据。
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用matlab绘制三维等高线地形图的问题__等高线绘制
用matlab绘制三维等高线地形图的问题__等高线绘制
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axure后台管理系统原型rp
axure后台管理系统原型rp，https://blog.csdn.net/ymmygtl/article/details/81358339
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中国联通5G新技术试验内场测试规范（第一阶段）
【实例简介】1. 前言 4
2. 缩略语 4
3. 测试概述 5
3.1. 网络结构 5
3.2. 测试场景 6
3.3. 测试工具 6
3.4. 系统基本配置 6
3.5. 测试条件说明 7
3.6. 测试其他约定 8
4. 测试用例 9
4.1 基本功能与配置测试 9
4.1.1 系统带宽与参数集 9
4.1.2 帧结构配置 10
4.1.3 下行同步和小区搜索 10
4.1.4 SSB的配置与传输 11
4.1.5 PDCCH的配置（CORESET） 12
4.1.6 自适应调制与编码 13
4.1.7 灵活调度 14
4.1.8 URLLC业务和eMBB业务的复用功能测试 15
4.1.9 三种RRC状态 16
4.1.10 NSA上行功率控制 16
4.1.11 NSA终端自干扰解决方案 18
4.2 吞吐量性能测试 19
4.2.1 单用户吞吐量 20
4.2.2 小区峰值吞吐量 23
4.2.3 小区平均吞吐量和小区边缘速率 24
4.3 移动性功能测试 25
4.3.1 RRC_CONNECTED状态下移动性 25
4.3.2 基于SSB的小区级测量 26
4.3.3 基于CSI-RS的小区级测量 27
4.4 时延测试 28
4.4.1 eMBB用户面时延测试 28
4.4.2 URLLC用户面时延及可靠性测试 30
4.4.3 IDLE到CONNECTED控制面时延测试 31
4.4.4 INACTIVE到CONNECTED控制面时延测试 32
4.5 NSA双连接功能测试 33
4.5.1 Option 3/3A/3X场景测试 33
4.5.2 Option 7/7A/7X场景测试 36
4.6 上行覆盖增强功能测试 39
4.6.1 低频上行共享 39
4.6.2 NR载波聚合 42
4.7 CU-DU分离测试 43
4.7.1 接口功能测试 43
4.7.2 基本业务流程测试 46
4.7.3 移动性测试 47
4.7.4 性能测试 50
4.7.5 NSA场景测试 53
4.7.6 CU动态资源调整 59
- 2021-10-29 00:33:48下载
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Dijkstra最短路径算法的Matlab实现
Dijkstra最短路径算法的Matlab实现包括最短路径的打印子程序（感觉挺有用）
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最小均方误差均衡器的Matlab仿真设计
最小均方误差均衡器的Matlab仿真设计，系统介绍如何进行最小均方差的理论介绍
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用MATLAB的GUIDE工具做有GUI界面的串口通信上位机
用MATLAB的GUIDE工具做有GUI界面的串口通信上位机，需要的可以下了参考。
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RTL8367RB-CG_DataSheet&RTL8370N;-VB-CGDataSheet,数据手册
RTL8367RB-CG_DataSheet&RTL8370N;-VB-CGDataSheet,数据手册
- 2021-01-31 14:08:37下载
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京东电商机器学习之推荐系统实践
基于用户和物品的推荐系统，比较值得机器学习行业分析目录x背景介绍x浅层模型时代x深度学习时代品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup背景介绍我们的业务媒体流量主站搜索页京东商品挖掘主站列表页京东移动端商品召回京东广告和商品推荐展示包段媒体业务系统排序优选广告召回ADX流量京准通广告平机器学习系统SEM流量品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup背景介绍问题x主要解决的问题+机器学习在排序算法中的应用+特点x实时,在线x广告,推荐的混合系统品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup目录x背景介绍x浅层模型时代x深度学习时代品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代|机器学习系统核心问题x模型算法x日志流x训练系统x特征系统x评估系统品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代模型算法x浅层模型算法大规模稀疏性特征建模,Ir+核心优化方向:特征x手工特征工程x特征组合算法:*Fm/ffm* gbdt+Ir品平DTCC2016年中国数据库技术大会SeaueMedia Aise G chinaUhzx Tup浅层模型时代模型算法x Fm/ffm通过因式分解,减少数据稀疏性,有效学习特征组合参数规模:η^2降为k*n(k
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基于双目立体视觉的三维重建
三维重建研究技术，包含图像处理算法、摄像机标定算法、立体匹配算法。
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